圖生圖 | PC集群 | PC Farm | Stable

文生圖 | 生成式AI | Stable Diffusion

在當(dāng)今計(jì)算領(lǐng)域中，PC集群和Stable Diffusion技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)成為不可或缺的一部分。這些技術(shù)在深度學(xué)習(xí)、AI繪畫、高性能計(jì)算、人工智能、大數(shù)據(jù)、ChatGPT、AIGC等領(lǐng)域中都具有重要的應(yīng)用價(jià)值。特別是在AI生成式內(nèi)容創(chuàng)作方面，使用PC集群和Stable Diffusion技術(shù)可以有效解決大型計(jì)算任務(wù)所帶來(lái)的挑戰(zhàn)，并實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的生成式AI內(nèi)容。

通過(guò)結(jié)合這些技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用，我們可以更好地利用大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)調(diào)整和訓(xùn)練生成式AI模型，以提高其生成質(zhì)量和準(zhǔn)確性。同時(shí)，借助創(chuàng)新的加速技術(shù)和穩(wěn)定擴(kuò)散模型，可以提高AI生成式內(nèi)容的生成速度和質(zhì)量。比如，使用PC集群和Stable Diffusion技術(shù)配合AI生成式技術(shù)可以快速地生成高品質(zhì)的圖像、視頻、音樂(lè)等內(nèi)容，節(jié)約用戶時(shí)間和精力，提高生產(chǎn)效率和創(chuàng)作效果。

另外，在企業(yè)和辦公室環(huán)境中，PC集群也是一種非常有效的計(jì)算資源管理方法。該方法將任務(wù)分解成小的子任務(wù)，并分配給不同的計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行處理，提高了計(jì)算效率和速度。通過(guò)使用PC集群，企業(yè)可以降低硬件和維護(hù)成本，并實(shí)現(xiàn)更高的計(jì)算性能和吞吐量，以滿足不同任務(wù)的需求。同時(shí)，PC集群還具有容錯(cuò)機(jī)制和易于管理的優(yōu)點(diǎn)，使得企業(yè)能夠保持高效的生產(chǎn)和數(shù)據(jù)訪問(wèn)，減少停機(jī)時(shí)間和數(shù)據(jù)丟失風(fēng)險(xiǎn)。

藍(lán)海大腦PC集群解決方案是為了滿足用戶在進(jìn)行高性能計(jì)算和人工智能相關(guān)任務(wù)時(shí)，基于高效、穩(wěn)定、易于管理的部署方式而設(shè)計(jì)的。它采用4U機(jī)架式設(shè)計(jì)，每個(gè)機(jī)架可插拔4個(gè)PC節(jié)點(diǎn)，兼具服務(wù)器的穩(wěn)定性和PC的高主頻、高性價(jià)比的特點(diǎn)，使得用戶既可以享受到高性能的計(jì)算能力，同時(shí)也能夠控制相關(guān)成本開(kāi)支。

此外，還集成了Stable Diffusion AI模型，該模型可以幫助用戶快速生成高品質(zhì)的創(chuàng)作內(nèi)容。相較于傳統(tǒng)的人工創(chuàng)作方式，Stable Diffusion Al模型具有更快的產(chǎn)出速度和更高的品質(zhì)保證，這對(duì)于那些需要不斷地生產(chǎn)創(chuàng)意和創(chuàng)作內(nèi)容的用戶來(lái)說(shuō)是非常有益的。并且，由于該模型將AI技術(shù)應(yīng)用到了創(chuàng)意生產(chǎn)領(lǐng)域，它對(duì)于優(yōu)化創(chuàng)意生產(chǎn)流程，為企業(yè)降低創(chuàng)意生產(chǎn)成本等方面也具有重要意義。

同時(shí)在設(shè)計(jì)上也充分體現(xiàn)了可維護(hù)性與升級(jí)性。該解決方案采用了模塊化可插拔設(shè)計(jì)，使得維護(hù)和升級(jí)變得更加容易。這不僅可以為用戶節(jié)省時(shí)間和精力，同時(shí)也可以降低因?yàn)橛布收匣蛘咴O(shè)備升級(jí)等因素帶來(lái)的生產(chǎn)中斷和數(shù)據(jù)丟失的風(fēng)險(xiǎn)。

在本文中，我們將介紹生成式AI技術(shù)以及Stable Diffusion的原理和應(yīng)用。同時(shí)，我們還將介紹如何使用PC Farm來(lái)加速模型的訓(xùn)練，以及如何優(yōu)化模型的性能。我們希望通過(guò)本文的介紹，能夠幫助讀者更好地理解生成式AI技術(shù)，并且能夠在實(shí)際應(yīng)用中取得更好的效果。

Stable Diffusion教程

一、背景

Stable Diffusion是2022年發(fā)布的深度學(xué)習(xí)文本到圖像生成模型，可根據(jù)文本描述生成詳細(xì)圖像。盡管官方項(xiàng)目不適合新手直接使用，但一些基于Stable Diffusion封裝的WebUI開(kāi)源項(xiàng)目已經(jīng)出現(xiàn)，使得通過(guò)交互式界面使用Stable Diffusion變得更加容易。以下是幾個(gè)比較熱門的WebUI項(xiàng)目：github.com/AUTOMATIC11…和github.com/Sygil-Dev/s…。其中，AUTOMATIC1111的Stable Diffusion WebUI擁有最多的功能和最好的易用性，強(qiáng)烈推薦使用。

二、配置要求

要順利運(yùn)行stable-diffusion-webui和模型， 需要足夠大的顯存，最低配置4GB顯存，基本配置6GB顯存，推薦配置12GB顯存。

三、安裝Stable Diffusion模型

關(guān)于Stable Diffusion的安裝方式，小編在之前的文章中已經(jīng)有了詳細(xì)介紹。這里小編就不多做介紹，大家如果感興趣，可以加小助手微信發(fā)送安裝教程。

四、啟動(dòng)項(xiàng)目

完成安裝配置后，只需直接運(yùn)行工程下的webui-user.bat文件（或在類Unix系統(tǒng)中運(yùn)行webui-user.sh），即可開(kāi)始使用。可以通過(guò)執(zhí)行命令.webui.bat --theme dark來(lái)啟動(dòng)WebUI，并設(shè)置主題為dark。

1、啟動(dòng)的是夜間模式（不加theme參數(shù)就是日間模式）

首次啟動(dòng)時(shí)，系統(tǒng)將自動(dòng)下載項(xiàng)目所需的Python依賴庫(kù)（具體哪些庫(kù)請(qǐng)見(jiàn)工程下的requirements.txt），以及相應(yīng)的配置和模型文件（例如v1-5-pruned-emaonly.safetensors，約4GB大小）。這個(gè)過(guò)程可能需要一些時(shí)間。完成初始化后，下次啟動(dòng)就會(huì)更快了。如果輸出中顯示Launching Web UI with arguments: ... Running on local URL: http://127.0.0.1:7860，則表示啟動(dòng)成功。可以打開(kāi)指定的網(wǎng)址來(lái)使用程序的運(yùn)行界面。要?jiǎng)?chuàng)建公共鏈接，請(qǐng)?jiān)趌aunch()函數(shù)中設(shè)置參數(shù)share=True。

2、tips：如何安裝webUI簡(jiǎn)體中文語(yǔ)言包

此擴(kuò)展可以在Extension選項(xiàng)卡里面通過(guò)加載官方插件列表直接安裝

3、官方下載

點(diǎn)擊Extension選項(xiàng)卡，點(diǎn)擊Avaliable子選項(xiàng)卡

取消勾選localization，再把其他勾上，然后點(diǎn)擊橙色按鈕，如下圖

在zh_CN Localization這一項(xiàng)的右邊點(diǎn)擊install

4、通過(guò)網(wǎng)址安裝

點(diǎn)擊Extension選項(xiàng)卡，點(diǎn)擊Install from URL子選項(xiàng)卡

復(fù)制本 git 倉(cāng)庫(kù)網(wǎng)址：

https://github.com/dtlnor/stable-diffusion-webui-localization-zh_CN

粘貼進(jìn) URL 欄，點(diǎn)擊Install，如圖

5、配置

重啟webUI以確保擴(kuò)展已經(jīng)加載了

在Settings選項(xiàng)卡，點(diǎn)擊頁(yè)面右上角的橙色Reload UI按鈕刷新擴(kuò)展列表

在 Extensions 選項(xiàng)卡，確定已勾選本擴(kuò)展??；如未勾選，勾選后點(diǎn)擊橙色按鈕啟用本擴(kuò)展。

選擇簡(jiǎn)體中文語(yǔ)言包（zh_CN）

在Settings選項(xiàng)卡中，找到User interface子選項(xiàng)

然后去頁(yè)面最底部，找到Localization (requires restart)小項(xiàng)，找到在下拉選單中選中zh_CN（如果沒(méi)有就按一下 按鈕），如圖

然后按一下 頁(yè)面頂部左邊的橙色Apply settings按鈕保存設(shè)置，再按 右邊的橙色Reload UI按鈕重啟webUI

五、開(kāi)始使用

stable-diffusion-webui 的功能很多，主要有如下 2 個(gè)：

文生圖（text2img）：根據(jù)提示詞（Prompt）的描述生成相應(yīng)的圖片。

圖生圖（img2img）：將一張圖片根據(jù)提示詞（Prompt）描述的特點(diǎn)生成另一張新的圖片。

1、文生圖（text2img）

在開(kāi)始使用文生圖之前，有必要了解以下幾個(gè)參數(shù)的含義：

接下來(lái)我們來(lái)生成一張賽博朋克風(fēng)格的貓咪圖片，配置以下參數(shù)后，

點(diǎn)擊 "生成" 即可：

Prompt：a cute cat, cyberpunk art, by Adam Marczyński, cyber steampunk 8 k 3 d, kerem beyit, very cute robot zen, beeple | Negative prompt：(deformed, distorted, disfigured:1.3), poorly drawn, bad anatomy, wrong anatomy, extra limb, missing limb, floating limbs, (mutated hands and fingers:1.4), disconnected limbs, mutation, mutated, ugly, disgusting, blurry, amputation, flowers, human, man, woman CFG scale：6.5 Sampling method：Euler a Sampling steps：26 Seed：1791574510

注：提示詞（Prompt）越多，AI 繪圖結(jié)果會(huì)更加精準(zhǔn)，另外，目前中文提示詞的效果不好，還得使用英文提示詞。

2、模型文件

上面截圖里左上角 Stable Diffusion checkpoint 的值怎么跟之前截圖里的不一樣？這是因?yàn)槲覔Q了一個(gè)模型文件，還記得前面提到那個(gè)將近 4 個(gè) G 大小的模型文件（v1-5-pruned-emaonly.safetensors）嗎？那是 stable-diffusion-webui 的默認(rèn)模型文件，用這個(gè)模型文件生成出來(lái)的圖片比較丑，因此我換了另一個(gè)模型文件。模型文件下載的網(wǎng)站幾個(gè)，比較出名的就是 civitai，這上面共享的都是別人訓(xùn)練好的模型。
模型文件下載地址：

civitai：civitai.com/

默認(rèn)的 v1-5-pruned-emaonly：huggingface.co/runwayml/st…

模型庫(kù)

根據(jù)你要生成的圖片風(fēng)格（比如：動(dòng)漫、風(fēng)景），挑選合適的模型查看，前面那個(gè)文生圖的例子，使用的就是這個(gè) Deliberate 模型，直接點(diǎn)擊 "Download Latest" 即可下載該模型文件。

注：模型文件有 2 種格式，分別是 .ckpt（Model PickleTensor） 和 .safetensors（Model SafeTensor），據(jù)說(shuō) .safetensors 更安全，這兩種格式 stable-diffusion-webui 都支持，隨意下載一種即可。

將下載好的模型文件放到 stable-diffusion-webuimodelsStable-diffusion 目錄下：

放置好模型文件之后，需要重啟一下 stable-diffusion-webui（執(zhí)行 webui-user.bat）才能識(shí)別到。

這些模型文件一般會(huì)附帶一組效果圖，點(diǎn)擊任意一張，就可以看到生成該效果圖的一些參數(shù)配置：

將某些參數(shù)配置到"stable-diffusion-webui"中，然后點(diǎn)擊"生成"按鈕就可以生成類似的圖片。需要注意的是，由于AI繪圖具有隨機(jī)性，因此生成的圖片可能與效果圖略有不同。文生圖功能可以用來(lái)生成獨(dú)一無(wú)二的圖片，但要使用它，必須掌握提示詞（Prompt）的語(yǔ)法規(guī)則。推薦參考兩篇詳細(xì)說(shuō)明Prompt的文章："全網(wǎng)Stable Diffusion Prompt運(yùn)用技巧"和"Prompt工具網(wǎng)站"。更深入的圖生圖及模型訓(xùn)練方面攻略將在下期講解。

游戲引擎加入生成式AI技術(shù)

生成式AI技術(shù)以ChatGPT為代表，全球爆火，引發(fā)了科技生產(chǎn)力上的巨大沖擊。現(xiàn)階段，生成式AI技術(shù)的發(fā)展對(duì)創(chuàng)作領(lǐng)域的影響逐漸提升。無(wú)論現(xiàn)階段是否采用、多大程度采用生成式AI技術(shù)，游戲開(kāi)發(fā)者、游戲廠商已難以回避生成式AI是否、以及多久可能從根本上游戲開(kāi)發(fā)的問(wèn)題。這不會(huì)一夜之間發(fā)生，但已經(jīng)促使很多人思考結(jié)合AI后的游戲開(kāi)發(fā)與游戲設(shè)計(jì)。

作為具有較強(qiáng)創(chuàng)作工具屬性的游戲引擎，背后的技術(shù)人員與相關(guān)公司，已開(kāi)始探索通過(guò)結(jié)合AI，提升工具易用性、簡(jiǎn)化創(chuàng)作過(guò)程。在現(xiàn)階段，較為務(wù)實(shí)的落地方向包括幫助開(kāi)發(fā)者優(yōu)化創(chuàng)作流程，批量生產(chǎn)、處理、放置資產(chǎn)；同時(shí)也能降低開(kāi)發(fā)門檻，使開(kāi)發(fā)者更專注于創(chuàng)意本身。

一些游戲公司也開(kāi)始儲(chǔ)備相關(guān)人才，尋求有豐富AI經(jīng)驗(yàn)的人才，調(diào)整、優(yōu)化自身引擎和系統(tǒng)，順應(yīng)了新一輪AI能力引入游戲引擎的趨勢(shì)。這些公司也在探索如何將生成式AI技術(shù)應(yīng)用于游戲中，以提高游戲的可玩性和創(chuàng)新性。

一、與生成式AI技術(shù)結(jié)合，強(qiáng)化游戲引擎創(chuàng)作工具能力

最近在GDC 2023上，Unity推出了生成式AI工具，進(jìn)一步推動(dòng)了AIGC（人工智能游戲創(chuàng)作）的發(fā)展。除此之外，育碧與Roblox也加入了AI陣容，推出了新的AI工具。同時(shí)，不少第三方開(kāi)發(fā)者也為引擎開(kāi)發(fā)插件，增強(qiáng)引擎的AI能力。總之，隨著AI技術(shù)能力的提升，游戲引擎越來(lái)越多地投資并擴(kuò)展其人工智能領(lǐng)域，為游戲開(kāi)發(fā)者提供更全面、更完整的解決方案。

二、游戲引擎結(jié)合AI，滲透游戲制作多個(gè)環(huán)節(jié)

1、美術(shù)、3D資產(chǎn)及場(chǎng)景生成

近年來(lái)，AI生成2D圖像的技術(shù)已成熟，主流產(chǎn)品如Stable Diffusion、DALLE-2等多以擴(kuò)散模型為技術(shù)路線。游戲引擎本身也有推出相關(guān)功能，例如Unity的Unity ArtEngine，可以通過(guò)API連接外部的AI圖片生成工具，幫助角色立繪制作、材質(zhì)和貼圖生成等。而3D資產(chǎn)生成是生成式AI的熱門方向之一，許多技術(shù)大廠和創(chuàng)業(yè)公司都積極投入研發(fā)，推出了Magic3D、Point E等產(chǎn)品。雖然各家公司的技術(shù)路線不盡相同，但目前都處于探索階段。在游戲中，場(chǎng)景資源的需求量巨大，難以單純依靠人工進(jìn)行地編。一些游戲引擎已經(jīng)引入了AI驅(qū)動(dòng)的場(chǎng)景生成技術(shù)，例如Unity的Unity World Generation，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)自動(dòng)生成并放置植被等資產(chǎn)，可以更有效地提高開(kāi)發(fā)效率。

2、動(dòng)畫

游戲中的角色動(dòng)畫制作通常先在Maya等建模軟件中進(jìn)行模型制作和骨骼綁定，然后將模型導(dǎo)入游戲引擎中制作動(dòng)畫。近年來(lái)，游戲引擎開(kāi)始引入AI能力來(lái)優(yōu)化綁定和動(dòng)作制作等流程。例如Unity的Deep Pose功能可以通過(guò)控制某個(gè)關(guān)節(jié)，自動(dòng)模擬出該動(dòng)作下其他關(guān)節(jié)的正確反應(yīng)；Kinematica則免去了開(kāi)發(fā)者安排角色在兩個(gè)動(dòng)作之間切換的Blend Tree或狀態(tài)機(jī)步驟，只需給定骨骼姿勢(shì)和所需軌跡運(yùn)動(dòng)，即可自動(dòng)生成相應(yīng)動(dòng)作。虛幻引擎5還推出了機(jī)器學(xué)習(xí)變形器（ML Deformer）功能，用于創(chuàng)建高保真模型，同時(shí)顯著減少GPU內(nèi)存占用。這些技術(shù)的引入可以有效提高動(dòng)畫制作效率并改善角色變形效果。

3、對(duì)話、語(yǔ)音

游戲引擎在AI生成對(duì)話方面的進(jìn)展得益于預(yù)訓(xùn)練大語(yǔ)言模型技術(shù)的迭代。育碧最近公布了AI寫作工具Ghostwriter，用于NPC臺(tái)詞的生成。開(kāi)發(fā)者可以輸入基礎(chǔ)臺(tái)詞或發(fā)言動(dòng)機(jī)，就能自動(dòng)生成多個(gè)版本可用臺(tái)詞。此外，該工具采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，并結(jié)合人類反饋，使其越來(lái)越有效和準(zhǔn)確。

國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的Cocos則通過(guò)與百度文心一言合作，把智能對(duì)話技術(shù)應(yīng)用在3D實(shí)時(shí)創(chuàng)作領(lǐng)域。角色的臺(tái)詞不僅限于文字，語(yǔ)音也很重要。近年來(lái)AI語(yǔ)音生成技術(shù)逐漸成熟，包括語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)言生成和語(yǔ)音合成等多項(xiàng)技術(shù)。越來(lái)越多公司和個(gè)人為游戲引擎開(kāi)放SDK和插件，例如百度的語(yǔ)音識(shí)別SDK和IBM Watson Unity SDK等。此外，語(yǔ)音驅(qū)動(dòng)嘴型與面部動(dòng)畫生成是近期一個(gè)熱門技術(shù)方向，包括英偉達(dá)、網(wǎng)易、聲網(wǎng)等多家公司。這些技術(shù)路線包括神經(jīng)輻射場(chǎng)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、擴(kuò)散模型等。

4、AI NPC

NPC是大多數(shù)游戲都不可或缺的要素之一，創(chuàng)建AI驅(qū)動(dòng)的NPC也是游戲引擎最早引入的功能之一。在游戲中創(chuàng)建一個(gè)高逼真的AI NPC時(shí)，需要涉及到AI行為樹、環(huán)境查詢和AI感知等多個(gè)環(huán)節(jié)。例如，在虛幻引擎4中，AI NPC的控制是通過(guò)行為樹（UBehaviorTree）實(shí)現(xiàn)的，行為樹中的各節(jié)點(diǎn)不斷做出檢測(cè)和判斷，從而驅(qū)動(dòng)AI NPC做出預(yù)設(shè)的行為。場(chǎng)景查詢系統(tǒng)（EQS）使AI能夠從周圍環(huán)境中收集數(shù)據(jù)，并將這些信息用于行為樹的操作決策中，例如尋找附近的彈藥等。此外，虛幻引擎4的AI架構(gòu)還包括AI感知系統(tǒng)（AI Perception System），通過(guò)AI感知組件來(lái)獲取環(huán)境中的刺激源，如噪音、AI受到傷害或AI看到了什么。

三、生成式AI技術(shù)在人工智能創(chuàng)作中的應(yīng)用

生成式AI技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于人工創(chuàng)作、游戲、圖像和視頻生成、醫(yī)療、垃圾信息識(shí)別等領(lǐng)域，并取得了顯著的成果和收益。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，我們相信其在更多領(lǐng)域中的應(yīng)用會(huì)變得更加廣泛和深入。

1、生成式AI技術(shù)在人工創(chuàng)作領(lǐng)域的應(yīng)用

生成式AI技術(shù)已經(jīng)在人工創(chuàng)作領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用，如詩(shī)歌、小說(shuō)、繪畫等方面。通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)并模仿人類的創(chuàng)作方式和樣式，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)生成具有創(chuàng)意和美感的作品。這種方法被稱為“生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)”（GAN），它通過(guò)兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)競(jìng)爭(zhēng)的方式來(lái)不斷改進(jìn)生成效果。

例如，OpenAI的GPT-3可以自動(dòng)生成獨(dú)特而富有表現(xiàn)力的文本內(nèi)容，包括新聞、博客、散文、詩(shī)歌等，且在語(yǔ)言理解、邏輯推論等方面表現(xiàn)出色。此外，一些公司正在探索使用GAN生成藝術(shù)品，并將其應(yīng)用于數(shù)字媒體和虛擬現(xiàn)實(shí)項(xiàng)目上。

這種技術(shù)的應(yīng)用可以極大地提高人們的創(chuàng)作效率和質(zhì)量，同時(shí)也激發(fā)了更多非專業(yè)人士的興趣和熱情。

2、生成式AI技術(shù)在游戲領(lǐng)域的應(yīng)用

生成式AI技術(shù)在游戲領(lǐng)域的應(yīng)用主要是以增強(qiáng)游戲場(chǎng)景、角色和任務(wù)設(shè)計(jì)的效率和效果。通過(guò)GAN和強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，生成式AI可以自動(dòng)生成具有情感、特征、能力等方面的角色，并生成復(fù)雜而富有變化的游戲任務(wù)和場(chǎng)景。

例如，《失落的深淵》是一款利用GAN生成各種可愛(ài)精靈形象的手機(jī)游戲，玩家可以收集、養(yǎng)成和對(duì)戰(zhàn)這些精靈。此外，一些公司正在使用生成式AI來(lái)設(shè)計(jì)游戲關(guān)卡和障礙，以增加游戲的挑戰(zhàn)性和趣味性，同時(shí)縮短游戲開(kāi)發(fā)周期。

3、生成式AI技術(shù)在圖像和視頻生成領(lǐng)域的應(yīng)用

生成式AI技術(shù)在圖像和視頻生成領(lǐng)域的應(yīng)用涉及到圖像處理、圖像生成和視頻合成等方面。通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，生成式AI可以通過(guò)輸入關(guān)鍵詞或語(yǔ)音命令，自動(dòng)生成符合需求的圖片和視頻，從而為企業(yè)和個(gè)人提供更高效、更創(chuàng)新、更獨(dú)特的視覺(jué)內(nèi)容。

例如，Nvidia公司推出了StyleGAN技術(shù)，可以生成具有藝術(shù)性的頭像、場(chǎng)景等靜態(tài)圖像，展現(xiàn)出比較好的真實(shí)感和多樣性。同時(shí)，也有一些公司在探索使用GAN生成虛擬演員或優(yōu)化視頻剪輯過(guò)程，以改善視覺(jué)效果并提高生產(chǎn)效率。

4、生成式AI技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用

生成式AI技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括醫(yī)學(xué)圖像分析、疾病診斷、基因編輯等方面。通過(guò)將數(shù)據(jù)輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練和調(diào)整，生成式AI可以提高醫(yī)學(xué)圖像分析的準(zhǔn)確度和速度，并且能夠自動(dòng)發(fā)現(xiàn)疾病的特征和規(guī)律，大大縮短診斷時(shí)間和提高治療效率。

例如，谷歌公司的DeepMind團(tuán)隊(duì)與英國(guó)國(guó)家健康服務(wù)系統(tǒng)（NHS）合作研究使用GAN來(lái)優(yōu)化眼科診斷，結(jié)果證明該方法能夠在短時(shí)間內(nèi)為患者提供準(zhǔn)確的眼部放射圖像，從而加速診斷和治療過(guò)程。此外，一些公司正在探索生成式AI在藥物研究和基因編輯方面的應(yīng)用，以提高醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的創(chuàng)新和效率。

這種技術(shù)的應(yīng)用可以極大地改變醫(yī)療領(lǐng)域的現(xiàn)狀，讓患者受益于更快、更準(zhǔn)確、更個(gè)性化的醫(yī)療服務(wù)。

5、生成式AI技術(shù)在垃圾信息識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用

隨著數(shù)字時(shí)代的到來(lái)，人們?cè)絹?lái)越依賴自動(dòng)化系統(tǒng)來(lái)管理、篩選和分類數(shù)據(jù)，但是同樣存在越來(lái)越多的垃圾信息，給用戶帶來(lái)麻煩。通過(guò)使用生成式AI技術(shù)，可以幫助識(shí)別垃圾郵件、廣告、欺詐信息等，從而讓用戶受益于更干凈、更安全的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境。

例如，谷歌公司使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)創(chuàng)建的“垃圾肉類識(shí)別器”（Spam Filter）可以對(duì)電子郵件進(jìn)行分類，并將垃圾郵件過(guò)濾出去。此外，許多社交媒體平臺(tái)和在線商店也都使用生成式AI技術(shù)來(lái)識(shí)別不良信息、網(wǎng)絡(luò)攻擊行為等，以確保網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的安全性和可靠性。這種技術(shù)的應(yīng)用可以極大地提高數(shù)據(jù)管理的效率和準(zhǔn)確度，并節(jié)省用戶處理垃圾信息的時(shí)間和精力。

如何利用PC Farm

訓(xùn)練生成式AI模型

PC Farm（PC農(nóng)場(chǎng)）是一個(gè)基于GPU集群的高性能計(jì)算平臺(tái)，可以為科學(xué)家、工程師和研究人員提供強(qiáng)大的計(jì)算能力，以便他們能夠更快地進(jìn)行模擬、分析和優(yōu)化。PC Farm平臺(tái)支持多種深度學(xué)習(xí)框架，包括TensorFlow、PyTorch和MXNet等，可以訓(xùn)練各種類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，包括生成式模型和穩(wěn)定擴(kuò)散模型。

生成式模型是一種能夠生成新數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它可以從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的分布規(guī)律，然后利用這些規(guī)律生成新的數(shù)據(jù)。生成式模型在圖像生成、自然語(yǔ)言處理和音樂(lè)生成等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。PC Farm平臺(tái)可以為科學(xué)家和工程師提供高性能的GPU計(jì)算能力，以便他們能夠更快地訓(xùn)練生成式模型，并且可以在訓(xùn)練過(guò)程中進(jìn)行超參數(shù)調(diào)整和模型優(yōu)化，以獲得更好的生成效果。

Stable Diffusion是一種能夠模擬物理系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它可以模擬分子動(dòng)力學(xué)、流體力學(xué)和熱力學(xué)等領(lǐng)域的物理現(xiàn)象。Stable Diffusion在材料科學(xué)、化學(xué)工程和生物醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。PC Farm平臺(tái)可以為科學(xué)家和工程師提供高性能的GPU計(jì)算能力，以便他們能夠更快地訓(xùn)練穩(wěn)定擴(kuò)散模型，并且可以在訓(xùn)練過(guò)程中進(jìn)行超參數(shù)調(diào)整和模型優(yōu)化，以獲得更準(zhǔn)確的模擬結(jié)果。

一、什么是PC Farm (PC農(nóng)場(chǎng)）

PC Farm是一種堆疊式設(shè)備形態(tài)，通過(guò)對(duì)多個(gè)插入標(biāo)準(zhǔn)機(jī)柜中的PC進(jìn)行集約管理，實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)大的云端處理性能。相比傳統(tǒng)PC部署方案，PC Farm具有高性能、高效率和高回報(bào)的特點(diǎn)。PC Farm能夠支持市場(chǎng)上所有主流CPU和全系列顯卡，在一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)機(jī)柜中最高可以部署144個(gè)算力節(jié)點(diǎn)，能夠勝任大量專業(yè)應(yīng)用。PC Farm配備遠(yuǎn)程帶外管理技術(shù)和容器、虛擬化產(chǎn)品技術(shù)，可以真正實(shí)現(xiàn)算力資源共享，提升客戶投資回報(bào)率。

PC Farm自2018年公布以來(lái)，經(jīng)過(guò)了多次迭代和升級(jí)。先后增加了對(duì)獨(dú)立顯卡的支持和IPMI帶外管理系統(tǒng)，升級(jí)了即插即用功能，進(jìn)一步擴(kuò)大和完善了合作伙伴生態(tài)圈，覆蓋了通信服務(wù)提供商。2022年發(fā)布了最新的PC Farm4.0版，新增支持第12代、13代酷睿和至強(qiáng)W處理器，以及英特爾Arc顯卡的支持。

PC Farm主要應(yīng)用于云游戲、云電競(jìng)、云網(wǎng)吧、云VR、云渲染、測(cè)繪建模等場(chǎng)景。客戶對(duì)PC Farm提出了多方面的需求，英特爾對(duì)PC Farm（PC農(nóng)場(chǎng)）進(jìn)行了更加精準(zhǔn)的設(shè)計(jì)，包括通用組件支持、IPMI協(xié)議開(kāi)放和模塊化插拔設(shè)計(jì)。現(xiàn)在已經(jīng)有幾千家網(wǎng)吧和電競(jìng)酒店在使用PC Farm的方案，并且國(guó)內(nèi)通信服務(wù)提供商也在進(jìn)行相關(guān)布局。

PC Farm（PC農(nóng)場(chǎng)）的商業(yè)應(yīng)用情況很廣泛，如在云游戲方面實(shí)現(xiàn)了高性能的云游戲服務(wù)，讓玩家無(wú)需在本地安裝游戲，可以隨時(shí)隨地跨平臺(tái)暢玩高品質(zhì)游戲；在網(wǎng)吧和電競(jìng)酒店方面降低了部署難度和成本；在VR領(lǐng)域通過(guò)PC Farm（PC農(nóng)場(chǎng)）將算力部署在云端，通過(guò)串流技術(shù)就能夠連接到前端的VR設(shè)備，能夠讓消費(fèi)端用戶享受到更加輕便快捷的VR游戲娛樂(lè)體驗(yàn)。

二、PC Farm平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面

1、高性能計(jì)算能力

PC Farm平臺(tái)可以為科學(xué)家和工程師提供高性能的GPU計(jì)算能力，以便他們能夠更快地進(jìn)行模擬、分析和優(yōu)化。PC Farm平臺(tái)采用了分布式計(jì)算的方式，可以將計(jì)算任務(wù)分配到多個(gè)GPU上并行計(jì)算，從而大大縮短了計(jì)算時(shí)間。

2、多種深度學(xué)習(xí)框架支持

PC Farm平臺(tái)支持多種深度學(xué)習(xí)框架，包括TensorFlow、PyTorch和MXNet等，可以訓(xùn)練各種類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，包括生成式模型和穩(wěn)定擴(kuò)散模型。科學(xué)家和工程師可以根據(jù)自己的需求選擇最適合自己的深度學(xué)習(xí)框架。

3、超參數(shù)調(diào)整和模型優(yōu)化

PC Farm平臺(tái)可以在訓(xùn)練過(guò)程中進(jìn)行超參數(shù)調(diào)整和模型優(yōu)化，以獲得更好的生成效果和更準(zhǔn)確的模擬結(jié)果。科學(xué)家和工程師可以根據(jù)自己的需求進(jìn)行超參數(shù)調(diào)整和模型優(yōu)化，從而獲得最佳的模型性能。

4、靈活的計(jì)算資源配置

PC Farm平臺(tái)提供了靈活的計(jì)算資源配置方式，科學(xué)家和工程師可以根據(jù)自己的需求選擇最適合自己的計(jì)算資源配置方式。PC Farm平臺(tái)支持按需分配計(jì)算資源，可以根據(jù)任務(wù)的需求動(dòng)態(tài)調(diào)整計(jì)算資源的配置。

5、安全可靠的計(jì)算環(huán)境

PC Farm平臺(tái)提供安全可靠的計(jì)算環(huán)境，可以保障科學(xué)家和工程師的計(jì)算任務(wù)不受干擾和攻擊。PC Farm平臺(tái)采用了多層安全機(jī)制，包括網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)安全和身份認(rèn)證等，可以保障計(jì)算任務(wù)的安全性和可靠性。

PC Farm、生成式AI和Stable Diffusion模型都是非常有用的工具和技術(shù)，可以幫助用戶快速構(gòu)建和管理計(jì)算機(jī)集群，生成高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和圖像，提高模型的泛化能力和魯棒性。它們?cè)诓煌I(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，可以幫助用戶解決各種實(shí)際問(wèn)題。

審核編輯 黃宇